该题目来自力扣
1633. 各赛事的用户注册率 - 力扣(LeetCode)
题目要求:
用户表: Users
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| user_id | int |
| user_name | varchar |
+-------------+---------+
user_id 是该表的主键(具有唯一值的列)。
该表中的每行包括用户 ID 和用户名。
注册表: Register
+-------------+---------+
| Column Name | Type |
+-------------+---------+
| contest_id | int |
| user_id | int |
+-------------+---------+
(contest_id, user_id) 是该表的主键(具有唯一值的列的组合)。
该表中的每行包含用户的 ID 和他们注册的赛事。
编写解决方案统计出各赛事的用户注册百分率,保留两位小数。
返回的结果表按 percentage
的 降序 排序,若相同则按 contest_id
的 升序排序。
返回结果如下示例所示。
示例 1:
输入:
Users 表:
+---------+-----------+
| user_id | user_name |
+---------+-----------+
| 6 | Alice |
| 2 | Bob |
| 7 | Alex |
+---------+-----------+
Register 表:
+------------+---------+
| contest_id | user_id |
+------------+---------+
| 215 | 6 |
| 209 | 2 |
| 208 | 2 |
| 210 | 6 |
| 208 | 6 |
| 209 | 7 |
| 209 | 6 |
| 215 | 7 |
| 208 | 7 |
| 210 | 2 |
| 207 | 2 |
| 210 | 7 |
+------------+---------+
输出:
+------------+------------+
| contest_id | percentage |
+------------+------------+
| 208 | 100.0 |
| 209 | 100.0 |
| 210 | 100.0 |
| 215 | 66.67 |
| 207 | 33.33 |
+------------+------------+
解释:
所有用户都注册了 208、209 和 210 赛事,因此这些赛事的注册率为 100% ,我们按 contest_id 的降序排序加入结果表中。
Alice 和 Alex 注册了 215 赛事,注册率为 ((2/3) * 100) = 66.67%
Bob 注册了 207 赛事,注册率为 ((1/3) * 100) = 33.33%
思路解释:
首先我们并不用将两个表结合,只需要对Register
表按照contest_id进行分组即可,之后将分组后的user_id列除以Users
表的总人数再*100即可。
代码实现:
python
import pandas as pd
def users_percentage(users: pd.DataFrame, register: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
data=register.groupby('contest_id')['user_id'].count().reset_index()
data['percentage']=(data['user_id']*100/users['user_id'].count()).round(2)
return data[['contest_id','percentage']].sort_values(['percentage','contest_id'],ascending=[False,True])
代码简化思考:
有了以上的推理过程,如何简化代码,使它看起来更简洁呢?
我们可以利用agg聚合函数和lambda遍历函数组合来实现:
python
import pandas as pd
def users_percentage(users: pd.DataFrame, register: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
data=register.groupby('contest_id').agg({'user_id':lambda x:(x.count()*100/users['user_id'].count()).round(2)}).reset_index().rename(columns={'user_id':'percentage'})
return data.sort_values(['percentage','contest_id'],ascending=[False,True])